Claude Code の集中力を保つ Agent Skills を作った
作ったもの Claude Code の Agent Skills として、Progressive Workflow を公開しました。 どんなもの？ 複数の指示をまとめて渡すと精度が落ちる問題を、1 ステップずつ指示を分けて渡すことで解決する Agent Skills です。 なんでつくったの？ 定型化されたワークフローなど、複数の指示をまとめて投げたとき、以下のような「手抜き」や「精度の低下」を感じたことはありませんか？ 指示したはずの細かい条件を無視してコードを書く レビューの観点が 10 個あるのに、後半の 5 個が明らかに内容が薄い 「全部やった」と言いつつ、実は表面的な修正で終わっている これらは Claude の能力不足ではなく、LLM の「注意力（Attention）」の分散という構造的な問題に起因しています。 長い指示は注意が分散する LLM には、入力が長くなるほど中間に書
開発環境現状確認 2026 - k0kubun's blog
@helloyuki_ さんと @giginet さんがやってて、自分との違いを眺めるのも面白いかと思ったので書いてみる*1。僕の以前の環境は 後悔しているがやめられない開発効率向上術、Neovimを一瞬でVSCode並みに便利にする、自作PC2023: Ryzenをやめた あたりで書いた。 OS Linux、macOS、Windows の3つを、この順に多く使用している。使っている環境が多いほど面倒毎が増えるので、本当なら3つも使わない方が良い。 LinuxはUbuntu 24.04を使っている。よく使うDockerイメージやGitHub Actions環境と同じパッケージ名が使えたり、デスクトップアプリのLinux向けの配布が.deb か .rpm がメインなことが多かったりと、Ubuntuにしておく利点は多い。ただ、手元の Framework Laptop でUbuntu 24.04
コンプライアンスと開発スピードを両立する / スマートバンクSREチームの2025年の振り返り - inSmartBank
はじめに こんにちは、ソフトウェアエンジニアの id:shmokmt です。 本記事は、スマートバンク新春エンジニア駅伝の第八区となっております。 第七区はモバイルアプリエンジニアのYoHaさんによる、「「AIモブプロ」が形を変えてチームに定着するまで」でした。 私の所属しているSRE部ではPCI DSSに準拠するための運用設計やAWSを中心としたクラウドインフラストラクチャの運用に携わっております。 今回は、2025年のSRE部を振り返って、チームの変化や取り組んできたことを一部紹介します。 スマートバンクのエンジニアの業務内容が気になっている方の参考になれば幸いです。 人数の増加 2025年はSRE2名が新たに入社し、SRE部は4名体制となっています。また、コーポレートエンジニアも1名入社したため、これを機にコーポレートエンジニアリング領域のタスクに関してはコーポレートエンジニアに委譲
Amazon Bedrock AgentCore で A2Aマルチエージェントを構成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、丸山です。 最近、AgentCoreを利用する仕事が増え、日々いろいろな利用方法を調べています。 さて、AgentCoreは、2025年7月にプレビュー公開されて以降、10月には一般提供開始（GatewayのMCP対応／Memoryの長期記憶対応など）、12月にはさらに機能追加がされ（Evaluations／Policy）、あっという間にアップデートされていきますね。 さて今回は、AgentCore Runtime が対応している A2A（Agent2Agent）プロトコルに注目します。 A2A を利用することで、エージェント同士を標準化されたプロトコルで連携させることができます。 さらに Strands Agents には A2AClientToolProvider が追加され、 わずか数行のコードでエージェント間通信を実装できるようになっています。 本記事では、AgentC
開発環境現状確認2026 - 5.1さらうどん
開発環境現状確認（2026年） - Don't Repeat Yourselfという記事を見かけたので僕も書いてみることにする。 Terminalエミュレータ WezTermとGhostty（ほぼWezTerm） 2つを併用しているが、基本はほとんどWezTerm。Ghosttyも使えるように設定しているが、以前のバージョンは仕事の環境で使っていたところクラッシュが頻発したので、結局WezTermを使う運用になっている。Appleプラットフォーム的にはGhosttyの方がネイティブUIに近くて良さそうだけど……。 両方ともカスタムしていて同じように使えるようになっていてどちらも使える。 設定ファイルはこちら。 WezTerm / Ghostty フッターは頑張ってデザインした Terminal Multiplexer WezTermの組み込みMultiplexer / tmux WezTe
Claude Code Customization Guide: Rules vs Skills vs Subagents vs MCPs
JANUARY 5, 2026Claude Code Customization: When to Use Rules, Skills, Subagents, and MCPs Claude Code has four internal configuration layers: CLAUDE.md (master config), Rules (domain knowledge), Skills (workflows), and Subagents (autonomous tasks). Plus MCPs as external bridges to tools like GitHub, databases, and Slack. Internal layers shape how Claude thinks; MCPs extend what Claude can reach. Cl
CLAUDE.md や AGENTS.md のベストプラクティスな書き方 - izanami
CLAUDE.md は LLM にコードベースを理解させる最重要ファイル。WHY/WHAT/HOW の3要素を300行以内で簡潔に書き、指示は最小限に。段階的開示で詳細は別ファイルに分離し、リンターや自動生成には頼らないのがベストプラクティス Claude Code を使っていて、なんか思い通りに動かんなって感じたことない？指示を書いてるはずなのに無視される、毎回同じことを説明し直さなあかん、コードスタイルがバラバラになる こういう問題の多くは、実は CLAUDE .md の書き方に原因があったりするんよね X で 毎日 AI 情報を配信してるコムテです。Agentic AI / AI 駆動開発などを中心に情報を配信しています この記事は HumanLayer のブログ記事「Writing a good CLAUDE .md」をベースに、Anthropic の公式ドキュメントと最新の学術研
コーディングを楽しめなくなった、あなたへ
1. 正直、最近コーディングが「作業」になってきた エンジニア4年目になった。 新人の頃は、自分の書いたコードが動くだけで嬉しかった。console.log が出力されるだけで「おお」と思ったし、APIからデータが返ってきた時は本気で感動した。先輩のコードを読んで「なんだこの魔法は」と思いながら、少しずつ自分でも書けるようになっていく。あの頃は毎日が発見だった。 でも最近、その感覚がほとんどない。 いや、できることは明らかに増えた。設計もするし、レビューもする。後輩に教えることもある。一人で機能を丸ごと任されることも増えた。「成長してる」と言われれば、たぶんそうなんだと思う。 ただ、正直に言うと——コーディングが「楽しい」かと聞かれると、すぐに「うん」とは言えなくなった。 毎日やってることは、なんというか「知ってるパターンの組み合わせ」になってきた。このAPIを叩いて、このバリデーションを
そのAI生成コード、全部レビューしますか？全部信じますか？
初めまして、kagayaです。 AIネイティブなプロダクト開発を頑張っています。 共訳した「AIエンジニアリング（オライリー・ジャパン）」が11/28に発売です。よろしくお願いいたします。 世はAIコーディングエージェント時代。 圧倒的に手数は多くなり、自動でPRを生成する取り組みも見かけるようになりました。 かくいう私も、Claude Code Actionを夜間に動かしてGitHub Issueを自動解決する実験をし、朝に作成されているPRを眺めて、「これが不労コード生活か」と思うなどしていました。 そんな中で、新しく生まれた悩みの一つは、このコード、どこまでレビューすればいいんだ？ です。 全部読んでたら、自分で書いた方が早くない？でも全部信じるのも怖い。 バイブに身を任せた結果として生まれた数千行のPRを前に、途方に暮れた経験がある人もいるのではないでしょうか。 Thoughtwo
AIエージェント時代、正直しんどい話
AIエージェント時代、正直しんどい話 2025年12月31日 年末やし、今年AIと格闘してきた感想を正直に書いておこうと思う。 今日、Qiitaで「Agent OS」っていうClaude Codeの拡張ツールの記事を読んだ。仕様駆動開発をAIエージェントで回せますよ、サブエージェントに仕事振れますよ、みたいな話。 一見ええやんって思うやん？ でもな、冷静に考えたら、束になってかかってくるAIエージェント全員と対話せなあかんってことやねん。 人間の組織ってよくできてる 普通の会社やったら、部長は課長と話すだけでええねん。課長は部下の面倒見てくれる。リーダーがメンバー管理してくれる。 信頼があるから「任せる」ができる。見なくてええ範囲が生まれる。 でもAIエージェントは違う。 backend-specialistの成果物チェックして、test-engineerの成果物チェックして、fronte
"AIエージェント時代、正直しんどい話" に対する処方箋
最近「AIエージェント時代、正直しんどい」という記事を読んでめちゃ共感しました。 そこで下記のようにXでポストしたところ、思った以上に反響がありました。 このポストは これからは 「認知負荷とどう戦うか」のゲームになるだろう という話なのですが、この戦いに使えるTipsを形に残したいと思いこの記事を書き始めました。 例えば、認知負荷が高いものに対してはDivide and Conquer（分割統治） などが有名ですが... この手の問題に対して体系的に深く解説している「プログラマー脳」を使い、元記事で挙げられた6つの問題それぞれに対する処方箋として紹介したいと思います。 この本は 「脳の働きをより深く理解することで、プログラマーとしてのスキルや習慣を向上させる」 というアイデアがコンセプトです。 2年くらい前に日本語訳された本ですが、正直、今が一番この本を主体性を持って読める最高のタイミン
Claude CodeにおけるClaude SkillsとSubAgentsの使い分けと併用を理解する
はじめに Claude CodeやClaude APIを使っていて、こんな疑問を持ったことはありませんか？ 「SkillsとSubAgents、どっちを使えばいいの？」 「両方使うなら、どう組み合わせるのが効率的？」 「Skillsのコンテキスト効率がいいって、具体的に何がすごいの？」 この記事では、SkillsとSubAgentsの違いと、効果的な使い分け・連携パターンを解説します。 この記事で得られること SkillsとSubAgentsの基本概念が理解できる Progressive Disclosure（段階的開示）の仕組みが分かる 公式推奨の連携パターン（SubAgent → Skills）が理解できる 実務での使い分け指針が明確になる この記事で扱わないこと Skills、SubAgentsの具体的な作成手順 実装コードの詳細 対象読者：ClaudeのSkillsやSubAgen
AWS CLI に追加された aws login コマンドを読み解いて最小機能を抜き出す
2025.11.19 の AWS CLI のアップデートで aws login というコマンドが追加された。 Simplified developer access to AWS with ‘aws login’ | AWS Security Blog Login for AWS local development using console credentials - AWS Command Line Interface ブラウザでログインしている AWS マネジメントコンソールのセッションから CLI の一時クレデンシャルを直接取得する機能を提供する。 その他、認証情報をキャッシュしたり、profile 切り替えをサポートしたり、リモート環境向けの拡張などが含まれている。 正直、過剰な機能なども存在しており、単に AWS マネジメントコンソールのセッションを CLI で使いたいだけの用
Introducing Cowork | Claude
When we released Claude Code, we expected developers to use it for coding. They did—and then quickly began using it for almost everything else. This prompted us to build Cowork: a simpler way for anyone—not just developers—to work with Claude in the very same way. Cowork is available today as a research preview for Claude Max subscribers on our macOS app, and we will improve it rapidly from here.
Anthropic、自律型AI「Cowork」発表 デスクトップ作業を丸投げ可能に
米Anthropicは1月12日（現地時間）、Claude Codeで示した自律的実行の考え方を、一般的な業務向けに再構成したツール「Cowork」を発表した。開発者向けツールであるClaude Codeの自律的な実行能力を、コーディング以外の一般的なナレッジワークにも適用できるよう設計されたものだ。 まずは「Claude Max」プランの加入者を対象に、macOS版の「Claude Desktop」アプリ内で機能プレビューとして提供が開始されており、将来的なWindowsへの対応も計画されている。 Coworkの最大の特徴は、ユーザーのデスクトップ環境でローカルに動作し、ファイルやフォルダを直接操作できる点にある。ユーザーが指定したフォルダへのアクセス権に基づき、AIが自らファイルを読み込み、整理、編集、新規作成を実行する。 従来のチャットボットと一線を画すのが、複雑なタスクを独立した「
コーディングエージェントにやさしい環境は、人間にも優しかった ghq × gwq × fzf のススメ
こんにちは @shunk031 です。業務や趣味に git clone 等でレポジトリが増えると、どこに clone したか・どこで作業しているかが分かりにくくなり、cd や補完に時間を取られがちですよね。さらに開発のためにブランチを切ったり、Pull Request のレビューのために別ブランチをチェックアウトしたりすると、切り替えや stash の手間がどんどん増えます。私はよくブランチの切り替えをミスってコンフリクトを起こしたり、変更を失いかけたりしています。 こうした問題は Claude Code や Codex のようなコーディングエージェントを使い始めると更に露呈します。複数タスクを並列に走らせるほど、作業ディレクトリが 1 つだと衝突しやすいからです。コーディングエージェントなんてなんぼでもしばきたいですよネ。 本記事では、以下の 3 つのツールを組み合わせて日々の開発をさら
2026 is the Year of Self-hosting
2026 is the Year of Self-hosting CLI agents make self-hosting on a home server easier and fun by Jordan Fulghum, January 2026 I've wanted to self-host at home for years, but I always bounced off it - too much time spent configuring instead of using. It just wasn't fun. That changed recently, because CLI agents like Claude Code make self-hosting on a cheapo home server dramatically easier and actua
Jujutsu（jj）完全ガイド：Gitを超える次世代バージョン管理システムの実践活用法
Jujutsu（jj）完全ガイド：Gitを超える次世代バージョン管理システムの実践活用法 はじめに Jujutsu（ジュジュツ、通称jj）は、Googleのエンジニアによって開発された次世代のバージョン管理システムです。「Gitと100%互換性がありながら、より使いやすい」という一見矛盾した目標を見事に実現しています。 本記事では、Jujutsuの基本概念から実践的な活用方法、さらにはAIツールとの並列開発まで、包括的に解説します。 目次 なぜJujutsuなのか？5分で分かる革新性 30秒で始めるJujutsu Gitユーザーが最初に知るべき5つの違い 実践：日常開発でのJujutsu活用法 コンフリクト処理の新しい考え方 GitとJujutsuの併用パターン AIツールとの並列開発 アーキテクチャ解説（上級者向け） よくある質問と移行ガイド なぜJujutsuなのか？ Gitの問題を解
Claude Codeのコンテキストウィンドウを完全に理解する | gihyo.jp
「Claude Code」は、CLI上で動くLLMによるAIエージェントツールです。この記事は12月5日に発売された『Claude CodeによるAI駆動開発入門』に書ききれなかった応用的な内容や最新のアップデートについて解説します。書籍をあわせて読むとさらに理解が深まることでしょう。 コンテキストウィンドウを制するものは開発を制する Claude Codeの「コンテキストウィンドウ」とはなんでしょうか。 Anthropicの公式ドキュメントから答えると「LLMが新しいテキストを生成する際に参照できるテキストの全体量と、生成する新しいテキストを合わせたもの」です[1]。 簡単に言うと、コンテキストウィンドウの中身は、セッションの中のユーザーのメッセージ（プロンプト）とClaudeのレスポンスを合わせたものです。 下記のコンテキストウィンドウの概念図をご覧ください。 コンテキストウィンドウの
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